开启左侧

好文分享|讲真,我们大多数人只会成为时代的附庸

[复制链接] 0
回复
1731
查看
打印 上一主题 下一主题
楼主
跳转到指定楼层
发表于 2017-2-10 18:48 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

马上注册,结交更多好友,享用更多功能,让你轻松玩转社区。

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?注册

x
" v) S1 N% r( t
麦子导读:
$ ~- w  p- Y+ X5 W  c4 f& l( @
你是不是每天醒来第一件事就是刷手机,睡觉前也必须刷完朋友圈最后一条状态?各种资讯从来没有像现在这么及时和“精准”,然而这真的是好事吗?当你的信息、视野、思考方式都和大多数人一样,你还如何能指望比大多数人更优秀?

5 I, h% w# Z4 T: O
7 Q7 l' b8 k/ ^1 u1 S6 R6 H& E# Y: Q1 r1 ]% C) U
1

  q8 H5 j  m0 f! @0 x4 {2 ~
我想从智能推荐谈起。
8 n$ f; ?* m) b* u. B# m& g7 i% A
最早在国内把“智能推荐”推向大众的产品,没记错的话,是豆瓣电台。

/ B: l8 q4 ]" r' p$ {. j
那时,这还是个很新奇的功能。它会提示你,给每一首歌点“喜欢”或“不再收听”。经过大量的数据训练,它就能越来越熟悉你的口味,给你推荐更多“你可能会喜欢”的音乐。
6 e3 K  }: K  K+ }5 N
那个时候,打开豆瓣电台,一次次地点“下一首”,来研究它的推荐到底准不准,是件挺有趣的事情。虽然从身边的人来看,大多数人都觉得,不怎么准。

. y3 c( q( L  N# N$ B
把时间拨回2016年。

; N. _; I  J5 X8 W
一转眼,智能推荐早已在国内风靡了数年。除了音乐平台,新闻平台、自媒体平台、购物平台、广告平台、直播平台、视频平台、游戏平台……都纷纷开始转向智能推荐。
7 F  v7 E$ a4 V& \4 E
它们理由也非常正确:在这个信息爆炸的时代,传统的人工分发太没效率了,我们要依据大数据,利用智能算法,一方面实现推送内容和用户喜好的高度契合,另一方面也大大提高信息的分发效率。

7 G! A0 ^/ u0 D, ?/ \
所有的平台都在致力于提高算法质量。我们似乎已经进入一个“智能推荐时代”。

* q% c( n" q, [% Q/ `* \3 X/ X# s0 b
以亚马逊为例。有数据表明,亚马逊35%的销售额是与推荐系统相关的。当你在亚马逊购物的时候,你一定见到过这句话“购买此商品的顾客也同时购买”,很有可能,你会被其中某个名字吸引,点进去,然后再点进另一个名字,最终买了一堆东西回来。

! Z' T3 X3 A- C7 J7 e% a# k% Y7 b

1 d8 ~: ]+ ^, ?  B, {- D8 G" F! i
《一网打尽》中就提到过:
4 ^( e- p; m; w& `5 E
当亚马逊和大型出版商谈判的时候,就会使用推荐系统作为杀手锏。如果出版商没有达到他们的要求,亚马逊就威胁将他们的书从推荐系统撤下——这也就意味着大约40%的销量锐减。这样的结果是,通常30天左右,出版商就会回过头来说,“嗨,贝佐斯,咱们再聊一聊?”
# z! d1 j. F6 _* R
2
1 Y! `2 D- q/ E: J, A; P5 m4 M: b% J5 M0 T
9月,Facebook宣布,他们将解散“热门话题”团队,转而使用算法来抓取最热的新闻。

0 z/ @* f# z6 r% v4 |+ k3 |
当然,这个消息放出来第三天,就立刻遭遇了危机——算法抓到了一条假新闻,并推向所有用户。不过,从Facebook的态度来看,他们坚信这只是一场小小的意外,智能推荐终将全面代替人工分发。
/ W( |- _- j0 g
这几年,国内崛起的各种资讯平台——比如今日头条、一点资讯,以及各种小而美的新闻资讯客户端,几乎都基于“尖端算法”、“硅谷核心团队”,主打“基于兴趣和热门的智能推荐”,大有干掉传统媒体平台之意。

/ W3 [( z1 h- w! {; c- b) `
今日头条的CEO张一鸣更是说得很明白:

. j( r7 E+ m  K7 `4 t/ _
我们不需要主编,有主编就会有倾向性,我们把分发交给算法,用户喜欢什么,我们就推给用户什么。我们不干预用户的喜好。
% U6 E5 g* D8 f+ B& J2 U
这是一个浩浩荡荡的趋势。一切看来都很美好。
" r  s: D' S3 @! J0 w
但是,我却始终有一点怀疑。

- Q2 ~7 Y$ {, u
智能推荐的本质是什么呢?简单来说,是这样的逻辑:

! v" C5 v1 s, M6 O! `9 a4 M
系统通过收集你的历史数据和个人数据,为你建立一个描述模型,并找到符合这个模型的其他用户,找到他们所对应的“高评分内容”(比如,点一下“喜欢”,就给内容加1分;点“不再播放”,就扣5分等等),再将这些内容推给你。

' h$ F- B$ D8 F+ `; B0 N
也就是说,系统先通过寻找“与你相似的人”,再将他们关注的、喜欢的内容推给你。

+ X# o" R; h2 H. [
当然,实际的操作,比这要复杂百倍。比如矩阵分解系统、外显/内隐行为评分机制、基于多因素(包括地域)的策略逻辑,等等。但本质来说,不会偏差太远。
4 I9 i7 j5 T$ Y, o- X" _7 `
3
0 q7 x9 s: m  i1 d; Z. b6 ~8 d; i
这样一来,就会产生两个问题:
1 A9 V1 K, _2 N4 w; O" x
1、为什么我要让别人决定我想看什么?
2、为什么我一定要关注别人关注的东西?

: y& [# M2 o  ]' J( t! ?0 d- V$ c! V) F
这种基于大众行为的机制,可能的结果之一是趋同。

* V! n- a  l/ n! |
系统推给你的都是在可选范围内“最大众”的信息(最多人关注),而你的行为又进一步强化了这种趋势(为这些信息增加了关注)。
  l3 J; k' H" L  J2 i' e& H
这样一来,就会导致极端的马太效应:热门的信息越来越热门,冷门的信息越来越冷门。
. A7 ^  p" M+ X2 U$ }+ J& Y8 c
这是一件很可怕的事情。
- X4 ~5 T" U, R: z7 t/ _; |
如果由智能推荐来决定信息分发,那么,我们选择信息的权利,就完全由系统——本质上就是大众,来决定。

9 @7 n: ]/ |0 k' t9 b* z
也就是说,我们所关注的信息,会越来越趋向于一致。我们接受到的信息,是大众关注的信息;我们思考的问题,是大众思考的问题;我们看到的事物,也是大众看到的事物。

3 V. ?, P' |3 _2 h+ X+ b
当你的信息、视野、思考方式都完全“泯然众人”,你还如何能输出更有价值的想法?
5 n4 w6 H! E/ X$ I
我在一篇旧文里面,谈到过,我们思考问题的过程,如果拆解出来,是什么样呢?
) o0 j) {3 ?/ i/ d2 B
其实无非就是这个模型:Input - Tools - Output (ITO)—— 信息输入 → 利用逻辑工具对信息进行处理 → 输出结论。

8 m# i+ q) A' ^5 m9 [4 ~
所以,我们脑子里的想法,绝大多数的差异,其实存在于第一步,亦即信息的输入。因为逻辑本身是普适的,对每个人的差异不大。
( [# R6 [/ a5 O9 N; I
只有接收到的信息更全面、更庞大,你用来“处理”的素材才会更丰富,也就能得出更精确、更有价值的结论。

7 {1 l* F' _/ y. q  f
这也就是为什么我们常说“你的问题是读书太少,而想得太多”的缘故。因为读书是拓展信息输入最好的方法。没有足够的信息输入,想再多也是没有用的,因为从本质上讲,你的材料就是匮乏的。

8 V& M5 l3 R) s% E) C% Z, ^# V
而如果你连接收到的信息都跟大多数人一样,你还如何能指望比大多数人更优秀?
; h. C* u$ o6 s! O6 r* o
与大众一致,永远只能沦为平庸,成为被消费的对象。只有比大众走得更远,看得更远,才能有出类拔萃的可能性。
1 z8 M: `, ~# s$ o# w
4
! ?$ P# t. f- l# E+ x7 @
另一种可能的后果,就是圈子的断层和割裂。

" L& v, y& i7 X3 M) O( @8 _& Z
一个圈子里的内容,永远只有最平庸、最肤浅、最没有门槛的信息,能够被最广泛的人接受和关注。而这种关注,又会促进它的二次、多次传播和螺旋发展。

* c+ B; o- j9 o( s- ]! _% {# w* I
这样一来,其他的信息要么被挤压到角落里,被我们遗忘;要么被挤出圈子,被我们忽视。
. Q  L" _0 e7 n% i/ z, t4 X
简而言之,你会只看到你所在的圈子里,大多数人愿意看的东西。

' y4 n- W$ E2 S( E/ x" G( e) @" E9 Z
这也就是我在《你看到的世界,只是万分之一》中提到的:当你接收到的信息与发出的信息,只能在你所属的圈子、阶层内传播,你所能接触到的世界,实际上就被局限在小圈子里面了。

' _& T, K1 p$ M- ]1 r9 z" `
你将看不到真正的世界,而是活在圈子为你构筑的拟态世界之中。
" A2 d1 k& O$ Y+ }( B5 C. x
但这一切,仅仅是智能推荐的问题吗?

) p; ?. _1 r; D- `) ~; I4 P
当然不是。
  D; U0 K- _" ~) v9 k) I& x8 Z  |
9 S( I9 w4 i; \" d- O  a

+ d8 Y6 `# a4 X6 u  f# b( @; z7 e1 _3 _% ?6 ]$ S! x, w' {# ]9 e
所有的网站、平台、APP,想要更好地生存,都必须融入“舆论场”,让自己跟进各种热门事件——热门的东西,永远都能吸引多数人的关注,因为热门本身就意味着多数关注。
1 @8 v' W, X6 P
那么,无论是智能推荐,还是人工分发,其实本质都一样——你所被动接收到的,永远是“大众”的信息。
3 ~, j8 b# M2 P1 h2 h3 b0 u
只不过,在信息爆炸的时代,智能推荐实际上做了这么一件事情:我帮你把信息筛选好,你不用去找,安心等着就好。
" E3 L3 c. B; W: N1 M7 z/ A
但是,这种基于热门的筛选机制,虽然节省了我们大量去探索和寻找内容的时间。然而,另一方面也意味着,我们在被动接收之中,思维正在慢慢被同化和影响——无论是事件,观点,事实,还是看待问题的角度。

& Q; k2 K5 a2 T5 E
我们变得越来越懒了,因为智能推荐帮我们把信息分门别类打包好,送到眼前。
9 N  D( R4 _# Z- n
同时,我们也变得越来越笨了,因为我们接收到的信息,都被拉到了大众的平均(甚至低于平均线)水平。
8 W3 O1 m! M1 w. M
这种情况发展下去,会怎么样呢?
, q) ~- k) c. }- D
会造成精英和大众的进一步割裂。
& G3 @, W# i; L
从信息渠道来说,很可能会出现这样的情况:少量大众平台掌握着大量用户和流量,成为信息流通的中心渠道。众多微型的小众圈子(APP、个种自媒体)环绕在周围,基于少量的、小众的用户,在内部交换信息。

6 W) g) Z0 e' q, c
彼此独立,画地为牢,互不干涉。
4 b6 |2 n6 \  U4 m+ q1 P- `
这并不是一件好事。
1 A" d8 G3 Q" y6 e
5

" L$ W7 F- t. ~  G
那么,面对这种情况,我们可以怎么做?
9 K- A9 O* S+ x" l, ?4 K* o' {. B( d
最核心的,还是要基于自己的需求和兴趣,主动去进行探索,获取有价值的信息。
" i8 q- G, |- Z: _# e
你要知道,传播范围越广的东西,其实就越没有价值。因为它要么已经人尽皆知,要么即将人尽皆知。
$ I& t8 d1 e7 K$ T# @3 e/ \
有意思的是,这个趋势正在慢慢逆势上扬。
7 I6 C8 Q  b  \5 }4 B
知乎Live,在行,得到,有不少平台开始尝试走“有价值的精品内容”路线。当然,我并不是说他们上面都是有价值的内容,你依然要进行筛选和辨识。但相比起被动接收由大众所决定的信息,这始终是很有意义的一步。

% H  `" x: u2 H+ ^3 }
作为个人,对自己的信息渠道进行优化,将更多的精力花在“主动寻找信息”上面,会比被动接收大量的“庸俗信息”更有价值——因为前者才是你真正需要的,后者只是大家认为你需要的。

: g" n, z$ g. @* Q! }
越是信息碎片化的时代,我们越是要建立结构化的体系。越是信息筛选便利的时代,我们越是要探索门槛更高的信息。这样一来,才能走在大众的前面,给自己带来真正有效而长远的提升。
/ P5 p) ~9 z- L  ^! T* r
大多数人只会成为时代的附庸。当潮水卷过,留下来的,永远是逆流而上的人。

" x( U" Z: E+ @' \$ }
*作者介绍:Lachel,互联网经理人,心理学、管理达人,知乎22万答主,多家媒体特约作者,公众号:L先生的猫(ID:lxianshengmiao)。原文标题《是什么使我们变得越来越笨?》。

/ Z  |9 M  q9 C8 }3 F- o2 P
— THE END —
( c2 A; }8 k1 G/ p6 \9 p' K
| 麦 子 熟 了 |
文章百里挑一,不鸡汤不励志,遇见即改变

7 A4 C% J# X& l( X9 a6 \) z
. d4 L  D& S. ^) I

转载请保留当前帖子的链接:https://www.beimeilife.com/thread-43042-1-1.html 谢谢

使用高级回帖 (可批量传图、插入视频等)快速回复

您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则   Ctrl + Enter 快速发布  

发帖时请遵守我国法律,网站会将有关你发帖内容、时间以及发帖IP地址等记录保留,只要接到合法请求,即会将信息提供给有关政府机构。
快速回复 返回顶部 返回列表